La IA gubernamental en México opera, según la OCDE, sin dos controles básicos: no hay auditorías que revisen los sistemas una vez que están funcionando ni evaluaciones de riesgo obligatorias antes de ponerlos en marcha. El hallazgo viene del informe Perspectivas del gobierno digital 2026, que ubica al país entre los 25 de los 36 miembros de la organización que no realizaban auditorías posteriores de inteligencia artificial en el sector público. México solo reportó comités internos de revisión. Los datos corresponden a 2023 y 2024, antes de que existiera la Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones (ATDT), así que describen un punto de partida y no la situación de hoy. Aun así, la lección va más allá del gobierno: cualquier organización que usa IA para decidir, clasificar o recomendar necesita saber quién la revisa y cuándo. Este análisis parte de la cobertura de El Economista y explica qué midió la OCDE y qué pasos puede copiar tu empresa.
Qué dice la OCDE sobre la IA gubernamental en México
El informe revisó tres mecanismos de supervisión de la IA en el sector público: los comités internos de revisión, las evaluaciones de riesgo antes de implementar un sistema y las auditorías posteriores a su puesta en marcha. De los 36 países miembros, 11 hacían auditorías posteriores, 14 exigían evaluaciones anticipadas de riesgo y 12 tenían comités internos. México aparecía únicamente en el último grupo.
Dicho de otra forma, el país contaba con un órgano que podía opinar, pero no reportó un procedimiento institucional generalizado para revisar cómo se comportan los sistemas que ya operan ni un requisito de analizar sus riesgos antes de usarlos. Chile, Francia y Australia sí tenían los tres mecanismos, igual que los Países Bajos y Suiza.
La OCDE también contó cuántos países tenían reglas sobre el uso confiable de la IA: 25 contaban con requisitos formales, 30 con instrumentos de orientación y en 19 convivían ambos tipos de regla.
Los tres controles que mide la OCDE, explicados
Los tres mecanismos se complementan; ninguno sustituye a los otros. Esta es la función de cada uno.
Comité interno de revisión
Es un grupo dentro de la institución que revisa cómo se usa la IA. La OCDE advierte que su utilidad depende de sus facultades: un comité cumple una función de supervisión real solo si puede intervenir en las decisiones y exigir medidas correctivas. Sin ese poder, se queda en una opinión.
Evaluación de riesgos antes de implementar
Examina qué puede salir mal antes de autorizar una herramienta: a quién afecta, qué decisiones toma o recomienda y qué pasa si se equivoca. Es el filtro que decide si un sistema entra o no en operación.
Auditoría posterior a la implementación
Revisa el desempeño de la herramienta cuando ya está funcionando. Permite detectar cambios en el comportamiento de los modelos, identificar errores que se repiten y comprobar si el sistema sigue cumpliendo los requisitos con los que se aprobó. Es uno de los dos controles que México no reportó en el periodo evaluado.
La falta de estos controles pesa más cuando la IA participa en trámites que afectan a ciudadanos o empresas. Una herramienta puede clasificar documentos, detectar posibles anomalías o recomendar decisiones a los funcionarios; la revisión es lo que permite comprobar si sus resultados corresponden a los criterios establecidos y decidir cuándo debe intervenir una persona.
México frente a Chile, Portugal y Luxemburgo
Chile aplicaba auditorías y evaluaciones de riesgo antes de implementar sistemas de IA, además de comités internos. México comparte con Portugal y Luxemburgo la existencia de comités sin auditorías, pero ambos países europeos sí contaban con herramientas para evaluar riesgos antes de implementar, algo que México no había establecido en el periodo evaluado. La comparación deja ver que el comité por sí solo es el escalón más básico de la supervisión.
Gobierno digital y transparencia algorítmica: el contexto
Las deficiencias de supervisión se dan en un contexto de rezago en gobierno digital. En el Índice de Gobierno Digital 2025, México obtuvo 0.51 puntos frente a un promedio de 0.70 de la OCDE, y bajó 0.03 puntos respecto de la medición anterior. Quedó por debajo del promedio en las seis dimensiones evaluadas; su resultado más bajo fue la capacidad de anticipar las necesidades de la ciudadanía con servicios digitales, con 0.38 frente a 0.67. En datos abiertos obtuvo 0.25 frente a un promedio de 0.53.
La OCDE también identificó que, en ese periodo, el país no tenía una estrategia nacional de inteligencia artificial ni organismos especializados para supervisar su uso en el gobierno, y que no reportó instrumentos específicos de transparencia algorítmica. Reconoció la existencia de instrumentos éticos y de otras iniciativas en desarrollo.
La transparencia es la tercera pieza. Solo 11 de los 36 países tenían estándares formales de transparencia algorítmica y seis habían creado registros públicos de algoritmos. El ejemplo más citado son los Países Bajos: su registro reúne más de 600 algoritmos usados por casi 200 organizaciones de gobierno, y surgió después de que un algoritmo defectuoso de la autoridad tributaria generó preocupación pública. Cualquier ciudadano puede consultar qué institución usa cada herramienta y para qué.
Resumen visual
Esta infografía resume los datos clave del informe de la OCDE sobre la IA gubernamental en México.
Qué significa para tu empresa
El informe habla de gobierno, pero el razonamiento aplica a cualquier empresa que ya usa IA para atender clientes, calificar prospectos, revisar documentos o recomendar precios. Estos son cuatro pasos que puedes copiar, ordenados de menor a mayor esfuerzo. Son una recomendación editorial, no un requisito de la OCDE.
- Designa un responsable. Alguien con nombre y apellido que conozca qué herramientas de IA se usan y pueda pedir cambios. Es el equivalente a un comité interno, pero con facultades reales.
- Evalúa antes de activar. Antes de conectar una herramienta a clientes o a datos sensibles, escribe qué decide, a quién afecta, qué datos usa y qué ocurre si falla.
- Revisa después, con calendario. Fija revisiones periódicas de una muestra de resultados para detectar errores que se repiten o cambios en el comportamiento del sistema.
- Documenta y comunica. Lleva un registro sencillo de qué sistemas usas y para qué, y define cuándo debe intervenir una persona.
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Un matiz importante: datos de 2023 y 2024
Los resultados reflejan las capacidades institucionales registradas antes de la creación de la ATDT, y la propia OCDE señala que otras iniciativas para fortalecer la gobernanza de la IA estaban en desarrollo. Por eso conviene leerlos como un punto de partida y no como un diagnóstico de hoy.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la IA gubernamental?
Es el uso de sistemas de inteligencia artificial por parte de autoridades y dependencias públicas, por ejemplo para clasificar documentos, detectar anomalías o recomendar decisiones a funcionarios en trámites que afectan a ciudadanos o empresas.
¿Qué encontró la OCDE sobre México?
Que, con datos de 2023 y 2024, México no contaba con auditorías posteriores a la implementación de IA gubernamental ni con requisitos de evaluación de riesgos previos; solo reportó comités internos de revisión.
¿Qué diferencia hay entre una auditoría y una evaluación de riesgos?
La evaluación de riesgos examina una herramienta antes de autorizar su uso; la auditoría revisa su desempeño cuando ya está en operación. Se complementan.
¿Qué es la transparencia algorítmica?
Es informar a la ciudadanía qué sistemas usan las autoridades y con qué finalidad. Los Países Bajos, por ejemplo, mantienen un registro público con más de 600 algoritmos.
¿Aplica esto a las empresas privadas?
El informe analiza al sector público, pero la lógica de controles (responsable, evaluación previa, revisión posterior y documentación) puede adaptarse a cualquier empresa que use IA en procesos que afectan a clientes o empleados.
Conclusión
La IA gubernamental en México tenía, según la OCDE, el escalón más básico de supervisión y le faltaban los otros dos. Más allá de la cifra, el aprendizaje es práctico: tener una herramienta de IA funcionando no equivale a tenerla bajo control. Para tu empresa, el camino empieza con un responsable, una evaluación antes de activar y una revisión periódica. Fuente: El Economista.